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在 Spark 中，如何通过调整数据分区数提高作业执行效率？

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Spark 中的 Fault Tolerance 机制是如何设计的？如何保证任务的容错性？

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在 Spark 中，如何优化数据的序列化和反序列化过程？有哪些常用的序列化方法？

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在 Azkaban 中，如何通过依赖分析工具优化任务的执行顺序？

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Azkaban 的任务调度机制如何优化大规模作业的性能？

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在 Azkaban 中，如何监控和管理集群的资源使用情况？

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在 Azkaban 中，如何通过动态配置实现任务参数的灵活传递？

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Azkaban 如何与 Kafka 集成？如何调度 Kafka 消息处理任务？

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Spark 的 DAG Scheduler 和 Task Scheduler 分别是什么？它们的作用是什么？

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Spark 的 Checkpoint 机制是什么？它在大规模数据处理中的作用是什么？

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